在医药研究和数据科学领域，可视化技术是揭示数据趋势、探索异常变化以及辅助决策的重要工具。时间序列数据的可视化尤其关键，它贯穿了药物研发、临床试验、公共卫生监测等多个领域。传统的时间序列图在展示小范围数据时表现良好，但面对数据范围较大、异常值显著的情况时往往捉襟见肘。为解决这些问题，R如地平线图（Horizon Plot）和流图（Steamgraph）让研究者能够以简洁而富有美感的方式展示复杂的时间序列数据。这些方法不仅提升了数据传达的效率，还增强了数据的可解释性和视觉吸引力，为医药研究人员开辟了新的分析视角。
一、绘制时间序列地平线图（ggTimeSeries包）
在医药研究中，时间序列数据的可视化是理解趋势和异常变化的关键手段之一。然而，当数据的 Y 值范围较大或存在显著的异常值时，传统的时间序列图可能难以有效传递信息。地平线图（Horizon Plot） 是一种创新的可视化方法，特别适合处理这类数据。它通过将 Y 轴分成多个“颜色带”（band），将超出特定范围的数据折叠到相应的颜色带中，从而节省垂直空间并突出异常值。
相比传统的时间序列图，地平线图非常适合在低纵横比的条件下展示大范围数据的趋势。例如
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